【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及机器语言，尤其涉及一种语句翻译方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、目前主流互联网科技公司都提供了多种语言之间的在线翻译服务。虽然机器翻译译文质量与专业译员相比仍有较大差距，但是在一些对译文质量要求不太高的场景下，或者是在特定领域翻译任务上，机器翻译在翻译速度上具有明显优势，仍然得到广泛应用。鉴于机器翻译的复杂性和应用前景，学术界和产业界都把该机器翻译作为重点研究方向，使其成为当前自然语言处理最活跃的研究领域之一。
2、然而现在的机器翻译方法存在句子处理困难，翻译准确率低的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种语句翻译方法、装置、设备及存储介质，以解决现在的机器翻译方法存在句子处理困难，翻译准确率低的问题。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种语句翻译方法，包括：
3、将源语言语句输入双向长短期神经网络，以通过双向长短期神经网络按词组将源语言语句正序分割成第一向量序列并逆序分割形成第二向量序列，其中，双向长短期神经网络...
【技术保护点】
1.一种语句翻译方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一向量序列在每个时间步的隐藏状态以及所述第二向量序列在相应时间步的隐藏状态计算相应时间步的上下文信息向量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在正向长短期神经网络或者逆向正向长短期神经网络中，每个时间步的遗忘门状态由相应时间步的输入和前一时间步的隐藏状态基于sigmoid函数和点乘运算得到。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在正向长短期神经网络或者逆向正向长短期神经网络中，每个时间步更新的细胞信息基于两个乘运算相加确...
【技术特征摘要】
1.一种语句翻译方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一向量序列在每个时间步的隐藏状态以及所述第二向量序列在相应时间步的隐藏状态计算相应时间步的上下文信息向量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在正向长短期神经网络或者逆向正向长短期神经网络中，每个时间步的遗忘门状态由相应时间步的输入和前一时间步的隐藏状态基于sigmoid函数和点乘运算得到。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在正向长短期神经网络或者逆向正向长短期神经网络中，每个时间步更新的细胞信息基于两个乘运算相加确定，第一个乘运算为前一时间步的细胞状态和相应时间步的遗忘门状态的乘运算，第二个乘运算为相应时间步的输入门状态和临时细胞状态的乘运算。
...【专利技术属性】
技术研发人员：刘栋梁，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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